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一、開篇：解鎖免費 AI 的新姿勢

各位技術大佬們！在 AI 模型層出不窮的當下，大家肯定都在找性能又強、價格還親民的好東西。今天我就挖到個寶 ——DeepSeek R1，這可是個能和 GPT-4、o1-mini、Claude 3.5 掰手腕的開源免費 AI 模型，實測體驗超棒！而且，咱們還能在本地跑起來，和 Visual Studio Code 集成，像用 GitHub Copilot 一樣絲滑寫代碼，關鍵還不花錢！下面就帶大家一步步實操。

二、為啥 DeepSeek R1 最近這么火？

（一）免費開源真香

市面上好多模型都貴得離譜，DeepSeek R1 卻能免費使用，官網https://chat.deepseek.com就能直接開聊，主打一個普惠大眾。

（二）性能碾壓同級

邏輯推理、數學計算，還有代碼生成，DeepSeek R1 都表現得相當亮眼。這代碼生成功能我愿稱之為 “碼農救星”，誰用誰知道！

（三）多版本適配硬件

從 1.5B 到 70B 參數的模型版本，無論你是配置一般的辦公電腦，還是高端發燒級主機，都能找到適合自己硬件的版本，自由度拉滿。

（四）集成簡單便捷

搭配 Cline、Roo Code 這些擴展，輕松就能和 VSCode “聯姻”，開發效率直接起飛。

（五）本地運行 0 成本

在本地跑 DeepSeek R1，不用為令牌、API 付費。不過要是用它的 API，還是得交點 “過路費”，但價格比競品良心多了。

三、選型攻略：挑對模型不踩坑

（一）1.5B 參數：入門友好型

適合配置普通的電腦，像只有 4GB 左右 RAM，顯卡是集成的（比如 NVIDIA GTX 1050 這種），或者用現代 CPU 的電腦。處理簡單任務綽綽有余，像基礎文本處理、簡單代碼補全等，輕松拿捏。

（二）7B 參數：中級進階型

8 - 10GB 的 RAM，搭配 NVIDIA GTX 1660 以上的獨立顯卡，基本就能帶得動。適用于處理稍微復雜點的任務，比如小型項目開發、數據分析腳本編寫等。

（三）70B 參數：高端發燒型

想要玩轉這個版本，電腦至少得有 40GB RAM，顯卡得是 NVIDIA RTX 3090 及以上的 “頂配”。像大型項目架構設計、復雜算法優化這類高難度任務，它才能發揮出真正實力。

四、本地部署：手把手教你跑起來

（一）LM Studio 部署法

1. 下載安裝 LM Studio：去 LM Studio 官網，找到適配自己系統的版本，一路 “下一步” 完成安裝。
2. 下載 DeepSeek R1 模型：打開 LM Studio，切換到 Discover 標簽頁，搜 “DeepSeek R1”。要是用的 Apple 處理器的 MacBook，記得勾選 MLX 選項；Windows 或 Linux 系統，就選 GGUF 選項，然后下載適配版本。
3. 加載模型：下載好后，在 Local Models 里找到 DeepSeek R1，點擊 Load 加載。
4. 啟動本地服務器：進入 Developer 標簽頁，開啟 Start Server，等http://localhost:1234這個網址能訪問了，模型就跑起來啦。

（二）Ollama 部署法

1. 安裝 Ollama：從 Ollama 官網下載安裝包，安裝完成后，在終端輸入ollama --version，能輸出版本號（比如 ollama version is 0.5.6 ）就說明安裝成功。

   ollama --version
   

   

2. 下載模型：在終端執行ollama pull deepseek-r1 ，想下小一點的模型，就去deepseek-r1找對應命令。

   ollama pull deepseek-r1  
   

3. 啟動服務器：終端運行ollama serve，http://localhost:11434這個地址能訪問，模型就啟動了。

   ollama serve
   

（三）Jan 部署法

1. 下載安裝 Jan：去 Jan 官網，選適配自己系統的版本下載安裝。
2. 下載模型：Jan 里搜不到 DeepSeek R1，得去 Hugging Face 官網，搜 “unsloth gguf deepseek r1” ，找到模型后點 “使用此模型”，選 Jan，模型就會自動在 Jan 里打開并下載。
3. 加載模型：下載完成，選中模型點 Load。
4. 啟動服務器：Jan 一般會自動在http://localhost:1337啟動服務器。

五、集成 VS Code：開發效率飆升

（一）安裝擴展

打開 VS Code 的 Extensions 標簽頁，安裝 Cline 或 Roo Code 擴展。

（二）配置擴展（LM Studio/Jan 適用）

1. 點擊擴展，進入 “Settings”。
2. 在 API Provider 里選 “LM Studio” 。
3. 在 Base URL 欄填 Jan 或 LM Studio 里設置的 URL。
4. 只有一個模型時，Model ID 會自動填好；多個模型就手動選下載好的 DeepSeek 模型。
5. 點 “Done” 保存設置。

（三）配置擴展（Ollama 適用）

1. 同樣點擊擴展進 “Settings”。
2. API Provider 選 “Ollama” 。
3. Base URL 填 Ollama 設置的 URL。
4. 按模型數量情況填好 Model ID，點 “Done”。

六、總結：開啟高效開發新旅程

DeepSeek R1 真的是給咱們開發者送福利了，用 LM Studio、Ollama、Jan 這些工具，輕松就能本地部署，還能和 VS Code 完美集成。大家趕緊根據自己電腦配置選好模型，動手實操起來，感受高效開發的快樂！要是過程中有啥問題，評論區留言，咱們一起解決！